问：医学论文中数据的t值p值如何计算？
- 答：采用spss软件，单因素分组对照计算。
t值和都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判慧粗定结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。Fisher的具体做法
假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的搭纯值计算概率值或者说观测的显著水平即在假设为真时的前提下，检验统计量大知碧咐于或等于实际观测值的概率。
问：P值的计算公式是怎样的？
- 答：P值即为拒绝域的面积或概率。
P值的计算公式是
=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；
=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；
=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“做含中度纯运笑显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料：
用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。
1、左侧检验
P值是当 时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
2、右侧检验
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
3、双侧检验
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。
p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，悄春则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
参考资料：
问：怎么计算论文中的P值
- 答：p就是显著性=sig
F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出败拆磨推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解御数释变量察斗有显著影响，反之，则无显著影响。 - 答：这个其实不难来拿即可。
